发明公开
- 专利标题: 一种基于机器学习的地面沉降预测方法及装置
-
申请号: CN202311176494.4申请日: 2023-09-13
-
公开(公告)号: CN117470182A公开(公告)日: 2024-01-30
- 发明人: 耿芳 , 毛华 , 齐文艳 , 于金山 , 白苏娜 , 吴东 , 李俊元 , 李文杰 , 张梅 , 张锡喆 , 赵博 , 高学飞 , 席雪萍 , 罗福贵
- 申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 天津市滨海新区华苑产业区海泰华科四路8号
- 专利权人: 国网天津市电力公司电力科学研究院,国网天津市电力公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 国网天津市电力公司电力科学研究院,国网天津市电力公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 天津市滨海新区华苑产业区海泰华科四路8号
- 代理机构: 天津盛理知识产权代理有限公司
- 代理商 王来佳
- 主分类号: G01C5/00
- IPC分类号: G01C5/00 ; G01S13/88 ; G01S13/90 ; G06N5/01 ; G06N20/20
摘要:
本发明属于地质灾害预防技术领域,涉及一种基于机器学习的地面沉降预测方法及装置。基于InSAR、地面沉降标数据获取地面沉降速率信息;基于钻孔数据、开采量、水文地质条件确定和获取地面沉降影响因素;利用机器学习算法构建地面沉降预测模型,量化地面沉降影响因素贡献度,实现地面沉降预测。本发明模型运算只需要输入主控因素值就能得到地面沉降值,具有简单、快速、便捷、准确等特征,为城市灾害防治节约时间和经济成本,也为城市规划提供科学依据。